por Horacio Krell*
La inteligencia artificial es hambre pura. Si no le das tu conocimiento para que trabaje para ti, lo buscará en otro lado. Y si otro entrena mejor su IA, su negocio sabrá más que el tuyo.
La inteligencia artificial lo sabe todo… menos lo que vos sabés. No conoce tu negocio, tu experiencia, ni tus secretos.
Si no alimentás la IA con el conocimiento de tu organización, te limitarás a usar respuestas genéricas. Y eso es una desventaja frente a quienes ya han creado su propio cerebro digital.
1. La IA necesita tu inteligencia y tu memoria
La IA funciona como un motor: poderoso, pero inútil sin combustible. En este caso, los datos son ese combustible. Pero no cualquier dato: necesita el conocimiento específico de tu organización. Lo que sabés hacer, tus procesos, tus casos reales, tus aprendizajes.
Ejemplo: Un estudio contable puede entrenar su IA con informes, declaraciones juradas, respuestas a clientes y análisis tributarios. Así, cuando un cliente pregunta, no responde ChatGPT: responde el estudio.
2. Cuatro pasos para tener tu IA entrenada
1. Identificar el conocimiento crítico: ¿Qué hace única a tu organización? ¿Cuál es tu “saber hacer”? ¿Qué procesos, decisiones, clientes, historias, trucos, errores y aciertos la definen?
2. Capturarlo y sistematizarlo: Documentar lo tácito, lo que está en la experiencia de tu gente. Eso incluye mails, presentaciones, grabaciones, charlas, aprendizajes. Se puede usar:
- Shadowing (observar a expertos en acción),
- Storytelling estructurado (entrevistas para capturar el “por qué” y “cómo”),
- Lecciones aprendidas y buenas prácticas.
3. Entrenar tu IA: Con una base de datos curada, se puede usar un modelo base (como GPT, Gemini o Claude) ajustado con RAG (Retrieval-Augmented Generation), que consulta tu contenido antes de responder.
4. Mantenerla viva y actualizada: El conocimiento cambia y se vuelve obsoleto. Hay que alimentar la IA con nuevos casos, errores corregidos, prácticas mejoradas. Una IA sin actualización es una IA muerta.
3. Tu empresa necesita un segundo cerebro
Gestionar el conocimiento (GC) es tener una memoria organizada, accesible, útil y viva. Sin esto, la IA multiplica el caos: basura entra, basura sale.
Ejemplo: Una empresa sin orden sube 50 versiones distintas del mismo procedimiento. La IA no sabe cuál usar. Si el conocimiento está curado, con etiquetas, fechas, autores y estándares, la IA responde con precisión.
Algunas herramientas clave:
- Estandarización: formatos y plantillas comunes.
- Taxonomías y ontologías: cómo se relacionan los conceptos.
- Validación y limpieza: que el contenido esté actualizado, claro y sin duplicaciones.
4. La IA sin GC es solo marketing
Para que tu IA sea útil, debe:
- Entender tu lenguaje y tus procesos.
- Saber lo que hacés, cómo lo hacés y por qué lo hacés así.
- Integrarse con tu ERP, CRM, archivos, correos, redes.
- Proteger tu privacidad y seguridad.
Y sobre todo, debe aprender y desaprender todo el tiempo. Sin esto, es solo una moda.
Ejemplo: Una consultora legal entrena su IA con resoluciones judiciales previas, modelos de contratos y consultas frecuentes. La IA responde en minutos lo que antes llevaba horas.
5. El mayor activo es el conocimiento que sabés que tenés
El problema no es la falta de tecnología, sino la falta de estrategia. La IA no es magia. Es organización. Disciplina. Cultura. Liderazgo.
- No es lo mismo tener documentos que poder encontrarlos.
- No es lo mismo tener información que entenderla y usarla.
- No es lo mismo tener IA que entrenarla con tu saber.
6. Conclusión: o la IA trabaja para vos, o trabaja para otro
La inteligencia artificial es hambre pura. Si no le das tu conocimiento, lo buscará en otro lado. Y si otro entrena mejor su IA, su negocio sabrá más que el tuyo.
La clave no está en los algoritmos, sino en lo que les das de comer. Y ese alimento es tu experiencia, tus métodos, tus procesos, tu gente.
“La IA será inteligente si vos también lo sos. Y si sabés lo que sabés.”
